패널 진행 패널 이수한 경제·인문사회연구회 디지털정보실장 황종성 한국지능정보사회진흥원 원장 前 정부3.0추진위원회 위원 前 한국정보화진흥원 빅데이터전략센터 센터장 황종성 한국지능정보사회진흥원 원장 ㅣ 前 정부3.0추진위원회 위원 ㅣ 前 한국정보화진흥원 빅데이터전략센터 센터장 AI 기술 발전이 우리 사회 전반에 커다란 변화를 일으키는 가운데, 세계 주요 국가와 글로벌 기업들은 디지털 패권 경쟁에서 승리하기 위한 AI 기술개발 및 주도권 선점에 사활을 걸고 있다. 이에 정부는 대통령직속 국가인공지능위원회 출범을 통해 국가 총력전을 선포했다. 범국가적으로 역량을 결집해 대한민국을 인공지능(AI) 3대 강국으로 도약시키고, 사회 전반의 AI 혁신을 주도하겠다는 강력한 의지를 표명한 것이다. 급격한 AI의 변화로 인한 위기와 기회가 공존하는 현재, AI 기술 발전이 우리 사회에 일으킬 변화를 살펴보고, 이에 우리가 어떻게 대응해야 하는지 황종성 한국지능정보사회진흥원(이하 NIA) 원장을 만나 들어봤다. 인터뷰는 NIA 본원에서 이수한 경제·인문사회연구회 디지털정보실장의 진행으로 이뤄졌다. 모든 계층이 공평하게 AI의 혜택을 누리는 세상 이수한 AI 기술 발전 속도가 무척 빠르게 진행되고 있다. AI의 급격한 발전은 인간과 AI 역할에 큰 변화를 불러올 것이라는 예상과 함께 일각에서는 ‘AI 거품론’ 역시 대두되고 있다. 원장님께서는 AI의 기술 발전이 앞으로 대한민국 산업에 어떤 기회와 위기를 가져올 것으로 예상하는가? 황종성 AI 기술 발전은 제조업, 금융, 의료 등 다양한 산업에서 혁신을 가능하게 하며 생산성을 높이고 새로운 비즈니스 기회를 제공할 것이다. 특히 AI 기반의 자동화 및 분석 기술은 산업의 효율성을 극대화할 수 있다. 하지만 이러한 발전은 중소기업의 기술 격차와 AI 활용 역량 부족으로 인해 경쟁에서 뒤처질 위험성도 내포하고 있다. 노동자 입장에서는 자동화로 인한 일자리 감소 문제도 예상된다. 현재 미국 월 스트리트를 중심으로 대두되고 있는 AI 거품론은 기술의 현재 가치보다 사람들이 가진 기대와 투자가 더 높음을 의미한다. 가트너의 ‘AI를 위한 하이프 사이클 2024’에 따르면 생성형 AI 기술이 ‘환멸의 골짜기’, 즉 부풀려진 기대치와 비현실적인 예측으로 상당한 실패를 경험하는 단계에 들어설 것으로 분석했다. AI 거품론 역시 이 단계에 거의 다다랐기 때문에 나오기 시작한 것이다. 하지만 이것을 단순히 AI의 위기라고만 생각해서는 안 된다. 현재 사회적으로 대세가 된 많은 기술 역시 처음 시작 될 때는 모두 거품의 과정을 경험했다. 이는 작은 규모에서는 확실한 효과를 지녔던 기술들이 사회 전반으로 확산되는 과정에서 공통적으로 겪게 되는 문제다. AI 기술의 경우 이미 많은 연구와 사례를 통해 무한한 가능성을 지닌 기술임이 증명됐다. AI 기술이 단지 거품이라는 평가에 머물지 않고 환멸의 골짜기를 빠져나가기 위해서는 기술을 개발하는 것에만 집중하지 않고, 이제는 이 기술을 많은 사람이 사용하게끔 해주는 것이 중요하다. 기술을 ‘개발하는 것’과 기술을 ‘많이 사용하게 하는 것’은 전혀 다른 이야기이기 때문이다. 미국 IBM이 만든 ‘글로벌 AI도입 지수 보고서’에서도 AI 기술을 개발하는 것보다 도입과 활용이 더 어렵다는 결론을 내렸다. 이는 곧 AI 활용 역량이 높은 나라가 진정한 AI 강국이라는 것을 의미하기도 한다. 그동안 NIA는 새로운 기술이 등장할 때마다 우리나라에 맞는 활용 전략을 수립하고 필요한 정책과 사업을 추진하는 역할을 해왔다. AI 기술 역시 마찬가지다. 정부와 국민이 잘 사용할 수 있도록 돕기 위해 올해 새롭게 분야별 전담 조직을 신설하고, 기술을 ‘확산’하는 데 총력을 기울이고 있다. 이수한 언급하신 바와 같이 AI 기술이 점차 사회적으로 큰 영향을 미치게 되면서 한편으로는 기술의 격차로 인한 일자리 감소, 데이터 편향, 부의 양극화 등 사회적인 불평등이 초래될 수 있다는 우려가 팽배해지고 있다. 이러한 흐름은 향후 우리의 산업 구조와 노동시장에도 큰 영향을 미치게 될 것으로 예상된다. 급변한 산업구조와 노동시장에서 기업과 노동자가 필요한 자질은 무엇인지 말씀 부탁드린다. 황종성 우려도 있지만 AI 기술이 그런 불평등을 해결하는데 도움을 주리라는 기대감도 분명 존재한다. 예를 들어 AI 기반의 교육을 통해 교육 격차를 줄인다거나 의료 접근성이 낮은 지역에 고품질의 의료 서비스를 제공하는 식이다. 이처럼 AI 기술 발전은 많은 사람에게 도움을 주는 기술임이 분명하지만, 편향된 데이터와 접근성의 차이로 인해 사회적인 불평등을 초래할 가능성이 있다. 한편으로는 인공지능과 로봇 기술의 발전이 탈희소성 사회를 가져올 수 있다는 가능성에 대해 언급하기도 한다. 탈희소성 사회는 모든 사람이 생존에 필요한 기본적인 상품과 서비스를 풍족히 공급받는 사회를 말하는데, 자동화 된 생산과 AI 기반의 서비스가 보편화되면 다양한 재화와 서비스의 가격이 낮아지고 접근성이 좋아지는 인위적 풍요(Artificial Abundance) 상태가 되는 것이다. 하지만 기술 접근성이나 데이터 격차가 존재하는 한 인위적 희소성(Artificial Scarcity)이 발생해 일부 계층만 혜택을 볼 가능성도 존재한다. 이를 위해서 정부 차원에서 공정한 기술 접근성을 보장하고 디지털 격차 해소를 위한 정책을 마련해야 한다. AI 시대에 돌입하면서 중요하게 떠오르는 이슈는 이제 모든 사람이 ‘전략적인 사고’를 해야 한다는 점이다. 예를 들어 산업 시대의 경우 소수의 관리자가 생각하고 다수의 사람은 단지 시키는 일만 하는 피라미드 형태로 조직이 구성됐다. 하지만 이제는 AI가 단순하고 반복적인 작업을 자동화하면서 산업구조와 노동시장에 큰 변화를 일으키고 있다. AI 시대에서는 다수의 사람이 AI에게 일을 시키는 역피라미드 형태로 산업구조가 변화될 것이다. 특히 창의적이고 고부가가치를 지닌 작업에 더 많은 인력이 집중되고 기존의 일자리는 재편이 불가피해질 것이다. 이러한 변화에 대비해 AI 리터러시 교육과 직무 재교육이 강화돼야 한다. NIA는 ‘디지털포용 포럼’ 등을 운영하며 중장기적으로 누구나 소외 없이 디지털 기술들을 누릴 방안을 깊이 고민하고 있다. 또한 AI 윤리 가이드라인을 마련해 데이터 편향성을 최소화하고, 공공데이터와 AI 기술을 더욱 쉽게 활용할 수 있는 AI 허브를 운영해 모든 국민들이 골고루 혜택을 제공받을 수 있도록 지원하고 있다. 산업구조 변화에 대해서는 AI 융합 서비스와 AI 활용 지원을 통해 기업들이 새로운 기술을 효과적으로 도입하도록 지원하는 동시에 노동자들이 변화하는 환경에 필요한 기술을 습득할 수 있도록 돕고 있다. AI 기술 주권, ‘투명성’과 ‘질서’ 위에 정립되어야 이수한 윤석열 대통령께서 지난 4월 AI 기술 분야에서 3대 강국으로 도약하겠다는 다짐을 밝힌 이후, 이를 실현하기 위한 컨트롤타워로 대통령직속 국가인공지능위원회가 출범했다. 원장님께서는 이번에 출범한 국가인공지능위원회와 정부가 컨트롤타워로서 구체적으로 어떤 역할을 해야 한다고 생각하는지 말씀 부탁드린다. 또한 국가 인공지능 전략을 효과적으로 개발하고 지원하는 싱크탱크 역할로서 NIA는 어떤 역할을 할 것인지 궁금하다. 황종성 국가인공지능위원회는 국가 AI 전략을 총괄하는 역할을 부여받은 만큼 정부 부처 간의 원활한 협력을 주도하고, 부처 간 자원 배분과 역할 분담을 효율적으로 조율해야 한다. 또한 AI 윤리 기준을 마련하고 국가 데이터 인프라 강화와 인재 양성에도 힘을 쏟아야 한다. 물리적인 인프라 구축 역시 중요하고 고성능 컴퓨팅 자원을 확충하는 데도 노력을 기울여야 한다. 윤 대통령은 출범식에서 국가 AI컴퓨팅 센터를 민관 합작투자를 통해 구축해 산업과 사회 전반에 AI 전환을 촉진하겠다고 밝혔는데 이 역시 그러한 인프라 구축의 하나로 볼 수 있다. NIA는 중책을 맡은 국가인공지능위원회와 협력해 디지털플랫폼정부와 AI 융합 서비스를 통해 AI 기술이 사회 전반에 적용하는 데 중요한 역할을 수행할 예정이다. 장기적으로는 클라우드 기반 컴퓨팅 자원 확대와 초거대 AI 경쟁력 강화로 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하는 데 일조할 것이다. 이수한 앞서 원장님께서는 기술의 개발만큼 기술의 확산이 중요하다고 말씀하셨는데 기술의 확산을 위해서는 반드시 제도적인 뒷받침과 관련 법안의 제정이 필요하다고 본다. 미국과 유럽 등 AI 기술을 주도하는 국가들도 최근 AI 확산을 저해하는 요소들을 규제하기 위해 서둘러 관련 법안과 행정명령을 발효하고 있다. 대한민국의 경우 AI 관련 정책이나 규제를 아직 구체화하지 않았다고 본다. 이에 대해 원장님께서는 어떻게 생각하는지 궁금하다. 황종성 우리나라에서 인터넷에 다양한 신기술을 도입할 때 여러 가지 큰 실수를 했다. 적절한 규제와 가이드라인 없이 무질서하게 기술을 받아들이고 확산하다 보니 현재 많은 사회적 문제와 비용이 발생하게 된 것이다. AI 기술 역시 마찬가지다. 적절한 규제와 가이드라인이 없다 보니 현재 겪고 있는 다양한 문제가 야기되고 있다. 이러한 문제를 되풀이하지 않기 위해 필요한 것은 ‘투명성’이 가장 필요하다. AI 기술과 정보들을 누가 올리고 사용했는지 투명성을 확보한다면 현재 AI와 관련된 다양한 현안들을 해결해 나갈 수 있다고 본다. 무질서하고 폐쇄적인 음지(陰地)가 아닌 제도적인 보장과 다양한 인증을 통해 양지(陽地)에서 AI 기술이 확산되게끔 유도하는 것이다. 또한 앞으로 쏟아져 나올 기술과 관련법들이 올바른 방향으로 갈 수 있게끔 ‘AI 기본법’ 제정이 필요하다고 본다. 이 기본법이 있어야 향후에 관련법들을 정리해 나갈 수 있기 때문이다. 우리나라 AI 기술 생태계의 투명성과 질서를 확보하는 측면에서 NIA 역시 여러 가지 노력을 하고 있다. ‘AI 윤리 가이드라인’을 마련하고 AI 윤리 교육 프로그램을 제공해 공공과 민간에서 투명하고 책임감 있게 AI를 사용하도록 장려하고 있다. 또한 AI 활용 테스트베드를 운영하면서 AI 시스템의 공정성과 투명성을 검증하거나 AI와 관련된 디지털 권리 보장을 위한 정책을 수립하는 데도 노력을 기울이고 있다. 이수한 말씀하신 규제와 가이드라인은 현재 독립적인 기술 생태계 구축을 통해 국가의 기술 주권을 강화하는 소버린 AI(Sovereign AI)의 연장선에 있다고 본다. 성공적인 소버린 AI 구축을 위해 정부와 민간 부문이 각각 어떤 전략적 방안을 가지고 접근해야 하는지 말씀 부탁드린다. 황종성 최근 미국 기업의 생성형 인공지능 챗GPT(chat GPT)는 독도에 대해 ‘국제적인 분쟁 지역’이라고 답변해 큰 논란이 된 적이 있다. 이는 소버린 AI 구축이 필요하다는 것을 단적으로 보여주는 사례다. 소버린 AI 구축을 위해 정부 등 공공 부문에서 해야 할 일이 매우 많다. 앞서 언급한 AI 관련 정책과 규제 수립은 물론 국가 데이터 인프라와 AI 컴퓨팅 자원을 확충해 AI 기술 생태계 기반을 조성해야 한다. 그뿐만 아니라 글로벌 표준화 작업에도 참여해 국제적으로 협력하는 것 역시 필요하다. NIA는 이를 위해 AI 허브와 AI 학습용 데이터 플랫폼을 통해 독립적인 기술 생태계를 조성하고 있다. 모든 것이 다 갖춰진 후 내놓게 되면 늦기 때문에 AI 기술의 인프라를 구축하기 위해서는 ‘러닝 바이 두잉(learning by doing)’이 필요하다. 그 과정에서 여러 가지 시행착오와 실패가 발생할 수밖에 없는데 민간 부문에서는 그것을 감당하기 어렵기 때문에 공공 부문에서 선도적으로 이 역할을 하는 것이 중요하다. 25년 전 초고속 정보통신 인프라를 구축한 사례에서도 알 수 있듯이 AI도 마찬가지다. 정부가 선도적으로 정책 수립과 투자를 감행하고 민간 부문에서 기술 혁신과 서비스 상용화에 집중했을 때 성공적인 결과를 가져올 수 있다. NIA가 앞서 말한 초고속 정보통신 인프라 구축은 물론 ‘정부24’와 같은 전자정부 구축, 공공데이터 개방 등 굵직굵직한 인프라 구축을 주도한 것처럼 앞으로 AI 역시 선도적인 역할을 하기 위해 다양한 방면에서 노력하고 있다. AI 시대, 우리가 주목해야 할 키워드는 이수한 AI 기술이 빠르게 발전하면서 하루가 다르게 새로운 키워드들이 쏟아지고 있다. 이처럼 다양한 키워드 중에서 특히 우리가 주목해야 할 키워드는 어떠한 것들이 있는가. 황종성 AI 기술에 있어 집중해서 투자해야 하는 키워드로 ‘데이터’를 꼽을 수 있다. AI 기술의 품질은 데이터에 의해 좌우되기 때문이다. 사실 우리나라의 경우 데이터에 대한 투자는 많이 되어 있긴 하지만, 누구나 좋은 데이터에 손쉽게 접근할 수 있도록 각자가 장벽으로 막아 놓는 사일로(Silo) 현상을 극복해야 하는 과제가 있다. 표면적으로 드러나 있지 않기에 간과되고 있지만 데이터 이상으로 중요한 키워드는 ‘벤치마크(Benchmark) 기술’이다. 실제 우리 생활에 사용하거나 정부나 공공 부문의 의사결정에 AI를 활용하기 위해서는 AI를 객관적으로 평가할 수 있는 기술을 가지고 있어야 신뢰성과 정확성을 확보할 수 있다. 예를 들어 테슬라의 경우 자율주행 자동차를 만드는 데 있어 투자금의 3분의 1을 성능 평가 모델 개발에 쓰고 있는데 자동차의 자율주행 기술 평가가 정확하지 않으면 많은 인명 피해가 발생할 수 있기 때문이다. 이처럼 앞으로 벤치마크 기술이 AI에 있어 중요한 키워드로 떠오를 것이다. 이와 관련해 NIA는 올해 핵심 추진 과제 중 하나로 토터스, 옥스퍼드 등과 같은 글로벌 AI 지표 조사기관과 협력을 추진하고 있다. 또한 AI 서비스의 사회적 영향력을 평가할 방법론을 개발 중이다. 키워드와 관련하여 한 가지 더 언급하자면 생성형 AI의 특별한 점은 ‘일반화(generalization)’를 매우 잘한다는 점을 들 수 있다. 예를 들어 어떤 기관의 특정 사업 예산을 분석하려고 할 때, 그 사업 이름이 매번 달라진다면 사람조차도 그 데이터들을 추적하는 데 어려움을 겪게 된다. 하지만 생성형 AI의 경우 각 데이터 간의 패턴과 인과 관계를 분석해 사람보다 더 정확하고 빠르게 데이터를 정리할 수 있다. AI가 단지 사람 말하듯 없는 말을 만들어 내거나 동영상이나 그림을 그리는 등 허상을 만들어내는 도구로만 주목하지 말고 이처럼 일반화를 잘 해낸다는 것에도 주목하고 이를 활용할 필요가 있다. 이수한 지난 5월 경제·인문사회연구회는 네이버클라우드㈜, ㈜안랩클라우드메이트와 컨소시엄으로 NIA가 공모하는 ‘초거대 AI를 이용한 통합 연구 자원 생성, 관리 자원 서비스 개발’ 사업에 선정됐다. 끝으로 이번 사업을 성공적으로 수행하기 위해 국책 연구기관에 필요한 부분은 무엇인지 제언 부탁드린다. 황종성 초거대 AI 사업이 성공하려면 데이터 품질과 연구자원의 통합 관리가 가장 우선시되어야 한다. 고품질 학습 데이터가 확보돼야 AI 모델의 성능이 극대화될 수 있기 때문이다. 또한 연구 자원의 체계적인 관리와 공유 역시 필요하다. 연구회를 비롯해 국책연구기관, 민간의 기업들이 NIA가 구축한 AI 허브와 데이터 공유 생태계를 적극 활용해 연구의 효율을 높이고 공동 연구의 시너지를 극대화할 수 있기를 바란다.